线程锁
在单进程的系统中，当存在多个线程可以同时改变某个变量（可变共享变量）时，就需要对变量或代码块做同步，使其在修改这种变量时能够线性执行消除并发修改变量。而同步的本质是通过锁来实现的。为了实现多个线程在一个时刻同一个代码块只能有一个线程可执行，那么需要在某个地方做个标记，这个标记必须每个线程都能看到，当标记不存在时可以设置该标记，其余后续线程发现已经有标记了则等待拥有标记的线程结束同步代码块取消标记后再去尝试设置标记。这个标记可以理解为锁。
不同地方实现锁的方式也不一样，只要能满足所有线程都能看得到标记即可。如 Java 中 synchronize 是在对象头设置标记，Lock 接口的实现类基本上都只是某一个 volitile 修饰的 int 型变量其保证每个线程都能拥有对该 int 的可见性和原子修改，linux 内核中也是利用互斥量或信号量等内存数据做标记。
分布式锁
分布式领域CAP理论，最多只能同时满足两项
- Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的
- Availability(可用性), 好的响应性能
- Partition tolerance(分区容错性) 可靠性
很多时候我们需要保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行
分布式与单机情况下最大的不同在于其不是多线程而是多进程。多线程由于可以共享堆内存，因此可以简单的采取内存作为标记存储位置。而进程之间甚至可能都不在同一台物理机上，因此需要将标记存储在一个所有进程都能看到的地方。
分布式锁应该是怎么样的？
- 可以保证在分布式部署的应用集群中，同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行。
- 这把锁要是一把可重入锁（避免死锁）
- 这把锁最好是一把阻塞锁（根据业务需求考虑要不要这条）
- 有高可用的获取锁和释放锁功能
- 获取锁和释放锁的性能要好
分布式锁一般有三种实现方式：
- 基于数据库实现分布式锁
- 基于缓存（redis，memcached，tair）实现分布式锁
- 基于Zookeeper实现分布式锁
无论哪种方式，其实都不完美，依旧要根据业务的实际场景来选择。
基于数据库实现
基于数据库来做分布式锁的话，通常有两种做法：
- 基于数据库的乐观锁
- 基于数据库的悲观锁
乐观锁
思路：利用主键唯一的特性，如果有多个请求同时提交到数据库的话，数据库会保证只有一个操作可以成功，那么我们就可以认为操作成功的那个线程获得了该方法的锁，当方法执行完毕之后，想要释放锁的话，删除这条数据库记录即可。
在数据库中创建一个表，表中包含方法名等字段，并在方法名字段上创建唯一索引，想要执行某个方法，就使用这个方法名向表中插入数据，成功插入则获取锁，执行完成后删除对应的行数据释放锁。
创建表
-
DROP TABLE IF EXISTS `method_lock`;
-
CREATE TABLE `method_lock` (
-
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
-
`method_name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '锁定的方法名',
-
`desc` varchar(255) NOT NULL COMMENT '备注信息',
-
`update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
-
PRIMARY KEY (`id`),
-
UNIQUE KEY `uidx_method_name` (`method_name`) USING BTREE
-
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='锁定中的方法';
想要执行某个方法，就使用这个方法名向表中插入数据
INSERT INTO method_lock (method_name, desc) VALUES ('methodName', '测试的methodName');因为我们对method_name做了唯一性约束，这里如果有多个请求同时提交到数据库的话，数据库会保证只有一个操作可以成功，那么我们就可以认为操作成功的那个线程获得了该方法的锁，可以执行方法体内容。
成功插入则获取锁，执行完成后删除对应的行数据释放锁：
delete from method_lock where method_name ='methodName';问题：
1、这把锁强依赖数据库的可用性，数据库是一个单点，一旦数据库挂掉，会导致业务系统不可用。
2、这把锁没有失效时间，一旦解锁操作失败，就会导致锁记录一直在数据库中，其他线程无法再获得到锁。
3、这把锁只能是非阻塞的，因为数据的insert操作，一旦插入失败就会直接报错。没有获得锁的线程并不会进入排队队列，要想再次获得锁就要再次触发获得锁操作。
4、这把锁是非重入的，同一个线程在没有释放锁之前无法再次获得该锁。因为数据中数据已经存在了。
悲观锁（基于数据库排他锁）
除了可以通过增删操作数据表中的记录以外，其实还可以借助数据中自带的锁来实现分布式的锁。悲观锁也叫作排它锁，在Mysql中是基于 for update 来实现加锁的
在查询语句后面增加for update，数据库会在查询过程中给数据库表增加排他锁（这里再多提一句，InnoDB引擎在加锁的时候，只有通过索引进行检索的时候才会使用行级锁，否则会使用表级锁。这里我们希望使用行级锁，就要给method_name添加索引，值得注意的是，这个索引一定要创建成唯一索引，否则会出现多个重载方法之间无法同时被访问的问题。重载方法的话建议把参数类型也加上。）。当某条记录被加上排他锁之后，其他线程无法再在该行记录上增加排他锁。
我们可以认为获得排它锁的线程即可获得分布式锁，当获取到锁之后，可以执行方法的业务逻辑，执行完方法之后，再通过以下方法解锁：
通过connection.commit()操作来释放锁。
基于缓存实现分布式锁
以Redis为例
SETNX
SETNX key val：当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。expire
expire key timeout：为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。delete key：删除key
思路：
（1）获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。
（2）获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。
（3）释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。
基于Zookeeper实现分布式锁
ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的开源组件，它内部是一个分层的文件系统目录树结构，规定同一个目录下只能有一个唯一文件名。基于ZooKeeper实现分布式锁的步骤如下：
（1）创建一个目录mylock；
（2）线程A想获取锁就在mylock目录下创建临时顺序节点；
（3）获取mylock目录下所有的子节点，然后获取比自己小的兄弟节点，如果不存在，则说明当前线程顺序号最小，获得锁；
（4）线程B获取所有节点，判断自己不是最小节点，设置监听比自己次小的节点；
（5）线程A处理完，删除自己的节点，线程B监听到变更事件，判断自己是不是最小的节点，如果是则获得锁。
这里推荐一个Apache的开源库Curator，它是一个ZooKeeper客户端，Curator提供的InterProcessMutex是分布式锁的实现，acquire方法用于获取锁，release方法用于释放锁。
优点：具备高可用、可重入、阻塞锁特性，可解决失效死锁问题。
缺点：因为需要频繁的创建和删除节点，性能上不如Redis方式。
三种方案的比较
上面几种方式，哪种方式都无法做到完美。就像CAP一样，在复杂性、可靠性、性能等方面无法同时满足，所以，根据不同的应用场景选择最适合自己的才是王道。
从理解的难易程度角度（从低到高）
数据库 > 缓存 > Zookeeper
从实现的复杂性角度（从低到高）
Zookeeper >= 缓存 > 数据库
从性能角度（从高到低）
缓存 > Zookeeper >= 数据库
从可靠性角度（从高到低）
Zookeeper > 缓存 > 数据库
参考
https://blog.51cto.com/13732225/2165988
http://www.cnblogs.com/austinspark-jessylu/p/8043726.html
https://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/79036337
